2. 12. Технологія проектування експертних систем на основі продукційної моделі

Процедурні і декларативні моделі знань.Продукції і продукційні моделі. Приклади продукційних моделей. Механізм виведення на продукція. Способи пошуку рішень. Способи розв’язання конфліктів. Приклади пошуку рішень в продукційних системах. Переваги і недоліки продукційних систем. Проектування ЕС на основі продукційної мови CLIPS. Програмне забезпечення проектування продукційних ЕС.

2. 13. Технологія проектування експертних систем на основі логічної моделі подання знань.

Основні поняття логічної моделі представлення знань. Обчислення висловлювань. Дедуктивні та індуктивні моделі. Основні елементи та конструкції мови предикатів першого порядку для відображення знань. Особливості процедури логічного виводу: “modus ponens”, спеціалізація, уніфікація, резолюція. Можливості відображення ієрархії знань. Підходи до моделювання предметних областей. Складності реалізації логічної моделі на ЕОМ. Характеристика підходів до автоматизації обчислень у межах мови предикатів першого порядку та напрямки побудування мов їх реалізації на ЕОМ.

2. 14. Поняття семантичної мережі та її використання в експертних системах.

Процедурні та декларативні моделі представлення знань. Семантичні мережі. Базові компоненти семантичної мережі та їх призначення. Види об’єктів та види відношень. Логічне виведення на семантичних мережах. Приклади виведення. Використання семантичних мереж

2. 15. Технологія проектування експертних систем на основі фреймової моделі подання знань

Основні поняття фреймової моделі представлення знань. Типи фреймів. Структура фрейму. Наслідування властивостей. Приклад наслідування. Взаємозв’язок фреймів. Процедура топологічного сортування. Використання фреймових моделей. Преваги та недоліки фреймів.

2. 16. Характеристика програмних засобів створення експертних систем

Огляд та класифікація програмного забезпечення створення ЕС. Характеристика та особливості використання програмних засобів для створення баз знань та ЕС: „ЕКСПЕРТ”, „GURU”, „Малая ЭС”, LISP, TurboProlog, CLIPS, ExpertChoise, Marketing Expert, Deductor.

2. 17. Базові концепції нейронних мереж

Нейрон. Штучний нейрон. Принцип роботи. Активаційна функція та її різновиди. Штучна нейронна мережа (НМ). Архітектури штучних нейронних мереж. Багатошаровий перцептрон. Алгоритм зворотного поширення помилки. Особливості побудови та налаштування параметрів НМ. Універсальне програмне забезпечення для моделювання НМ: NeuralNetworkToolbox (MatLAB), Statistica Neural Networks. Особливості використання НМ для побудови ЕС та розв’язання економічних задач.